Thrust Rebalance to Extend Engine Time On-Wing With Consideration of Engine Degradation and Creep Life Consumption
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the years, airlines have consistently attempted to lower their operational costs and improve aircraft availability by applying various technologies. Engine maintenance expenses are one of the most substantial costs for aircraft operations, accounting for around 30% of overall aircraft operational costs. So, maximizing aircraft time between overhaul (TBO) is crucial to lowering the costs. The engine time on-wing is often limited due to the expiration of Life Limiting Parts, performance deterioration, etc. This paper presents a novel method of rebalancing the thrust of engines of an aircraft to maximize the time between overhaul of the aircraft considering the performance degradation and creep life consumption of the engines. The method is applied to a model aircraft fitted with two model engines similar to GE90-115B to test the feasibility of the method with one engine degraded and the other engine undergraded. The obtained results demonstrate that for the aircraft flying between London and Toronto with 5000 nominal flight cycles given to the engines, the time on-wing of the degraded engine could drop from 5000 to 2460 flight days due to its high-pressure (HP) turbine degradation (1% efficiency degradation and 3% flow capacity degradation), causing the same level of drop of time between overhaul of the aircraft. The time on-wing of the degraded engine could increase from 2460 flight days without thrust rebalance to 3410 flight days with thrust rebalance, i. e. around 38.6% potential improvement for the time between overhaul of the aircraft at the expenses of increased creep life consumption rate of the clean engine. The proposed method could be applied to other aircraft and engines.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle